面向大幅面布料激光切割快速标定与多目标识别算法研究
发布时间：2023-10-04 01:48
针对目前面向大幅面布料激光切割的摄像机标定与多目标识别中现有的算法存在标定过程复杂、运算量大且结果不稳定;对大幅面图像多目标识别过程工作效率低、操作繁琐、识别过程实时性差、对带有偏角的目标识别率低,甚至出现无法识别等一系列问题,本文提出一种基于九圆点的摄像机自标定算法,以及一种大幅面多目标识别的快速匹配算法。1、基于九圆点的摄像机自标定算法首先计算出九圆点的亚像素图像坐标,结合已知的九圆点世界坐标系坐标来求解其仿射投影矩阵,利用该仿射投影矩阵线性求解出摄像机内参,然后考虑非线性畸变因素,求解出畸变系数,并对九圆点图像进行畸变矫正。最后在矫正后的九圆点图像中求出内外共八个仿射投影矩阵,并取其均值做为单应性矩阵。从而完成摄像机的快速标定。2、大幅面多目标识别的快速匹配算法首先对激光切割机上的大幅面原始图像作傅里叶变换计算出目标旋转角度,从而对图像进行旋转校正目标,对校正目标的图像作双线性插值下采样缩放进行粗匹配,然后基于分区域隔离的小生境遗传算法的并行搜索作为目标识别的搜索策略来进行精匹配。最后在完成目标识别后加上切割目标的轮廓,再对图像进行逆旋转还原目标与切割轮廓在机床上的原始位置,从而...
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 本课题研究背景及意义
1.2 摄像机标定的研究现状
1.3 模板匹配的国内外研究现状
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.4 本文的主要研究内容
1.5 本文的章节安排
第二章 基于九圆点的摄像机自标定算法
2.1 引言
2.2 相机标定的基本原理
2.3 相机模型
2.3.1 线性模型
2.3.2 非线性模型
2.4 坐标转换
2.4.1 像素坐标与图像平面坐标关系
2.4.2 图像平面坐标与相机坐标系关系
2.4.3 相机坐标系与世界坐标系关系
2.5 激光切割视觉系统摄像机快速标定方法
2.5.1 基于九圆点的标定算法设计思路
2.5.2 算法的流程
2.5.3 九圆点标定算法的实现过程
2.5.4 九圆点标定算法的实验验证
2.6 本章小结
第三章 基于双线性插值算法的粗匹配算法
3.1 引言
3.2 粗匹配算法设计思路
3.3 目标旋转角度的求解及校正
3.3.1 傅里叶变换求图像旋转角度原理
3.3.2 图像的傅里叶变换
3.3.3 频域图像的处理及直线检测
3.3.4 图像旋转角度的求解及图像校正
3.4 基于双线性插值算法的粗匹配原理
3.4.1 双线性插值原理
3.4.2 图像缩放的实验结果与分析
3.4.3 基于双线性插值算法粗匹配流程
3.5 粗匹配的实现过程
3.5.1 模板的创建
3.5.2 粗匹配的实验结果与分析
3.6 本章小结
第四章 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配算法
4.1 引言
4.2 精匹配算法设计思路
4.3 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配
4.3.1 小生境遗传算法
4.3.2 分区域隔离小生境遗传算法
4.3.3 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配算法设计
4.3.4 编码方法的设计
4.3.5 操作算子
4.3.6 目标函数
4.3.7 终止准则
4.3.8 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配流程
4.4 精匹配的实验结果与分析
4.5 本章小结
第五章 实验结果分析和系统软件介绍
5.1 引言
5.2 实验的硬件与软件环境
5.2.1 实验的硬件环境
5.2.2 实验的软件环境
5.2.3 标定与识别总运行流程图
5.3 实验的结果与性能分析
5.3.1 算法的性能评价标准
5.3.2 匹配过程的性能测试
5.4 软件系统开发与实现
5.4.1 摄像机标定工具栏
5.4.2 模板匹配工具栏
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
攻读学位期间发表的论文
致谢
本文编号：3851073
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 本课题研究背景及意义
1.2 摄像机标定的研究现状
1.3 模板匹配的国内外研究现状
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.4 本文的主要研究内容
1.5 本文的章节安排
第二章 基于九圆点的摄像机自标定算法
2.1 引言
2.2 相机标定的基本原理
2.3 相机模型
2.3.1 线性模型
2.3.2 非线性模型
2.4 坐标转换
2.4.1 像素坐标与图像平面坐标关系
2.4.2 图像平面坐标与相机坐标系关系
2.4.3 相机坐标系与世界坐标系关系
2.5 激光切割视觉系统摄像机快速标定方法
2.5.1 基于九圆点的标定算法设计思路
2.5.2 算法的流程
2.5.3 九圆点标定算法的实现过程
2.5.4 九圆点标定算法的实验验证
2.6 本章小结
第三章 基于双线性插值算法的粗匹配算法
3.1 引言
3.2 粗匹配算法设计思路
3.3 目标旋转角度的求解及校正
3.3.1 傅里叶变换求图像旋转角度原理
3.3.2 图像的傅里叶变换
3.3.3 频域图像的处理及直线检测
3.3.4 图像旋转角度的求解及图像校正
3.4 基于双线性插值算法的粗匹配原理
3.4.1 双线性插值原理
3.4.2 图像缩放的实验结果与分析
3.4.3 基于双线性插值算法粗匹配流程
3.5 粗匹配的实现过程
3.5.1 模板的创建
3.5.2 粗匹配的实验结果与分析
3.6 本章小结
第四章 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配算法
4.1 引言
4.2 精匹配算法设计思路
4.3 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配
4.3.1 小生境遗传算法
4.3.2 分区域隔离小生境遗传算法
4.3.3 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配算法设计
4.3.4 编码方法的设计
4.3.5 操作算子
4.3.6 目标函数
4.3.7 终止准则
4.3.8 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配流程
4.4 精匹配的实验结果与分析
4.5 本章小结
第五章 实验结果分析和系统软件介绍
5.1 引言
5.2 实验的硬件与软件环境
5.2.1 实验的硬件环境
5.2.2 实验的软件环境
5.2.3 标定与识别总运行流程图
5.3 实验的结果与性能分析
5.3.1 算法的性能评价标准
5.3.2 匹配过程的性能测试
5.4 软件系统开发与实现
5.4.1 摄像机标定工具栏
5.4.2 模板匹配工具栏
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
攻读学位期间发表的论文
致谢
本文编号：3851073
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